2025年物联网技术农业生产应用试题及答案

2025年物联网技术农业生产应用试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.农业物联网中，用于实时监测土壤氮磷钾含量的核心传感器是（）。A.光学传感器B.离子选择性电极传感器C.红外测温传感器D.气压传感器2.2025年某智慧农场采用“5G+LoRa”混合组网方案，其中LoRa技术主要用于（）。A.高带宽视频回传B.低功耗、长距离传感器数据传输C.无人机控制指令下发D.气象站实时数据同步3.智能温室中，当CO₂浓度低于800ppm时，系统自动触发的调控措施是（）。A.开启补光灯B.启动换气扇C.释放CO₂气肥D.关闭通风口4.基于物联网的水产养殖系统中，溶解氧传感器的报警阈值通常设置为（）。A.<2mg/LB.<4mg/LC.<6mg/LD.<8mg/L5.以下不属于农业物联网平台核心功能模块的是（）。A.设备管理B.区块链溯源C.气象预测D.病虫害AI识别6.2025年推广的“精准变量施肥”技术中，物联网系统的决策依据主要是（）。A.农户经验B.土壤墒情+作物长势数据C.年度施肥计划D.相邻地块施肥量7.某果园部署的智能滴灌系统中，土壤湿度传感器的最佳埋设深度为（）。A.5-10cm（表层）B.15-25cm（根系主要分布层）C.30-40cm（深层）D.随地形任意埋设8.农业无人机植保作业时，基于物联网的RTK定位精度可达到（）。A.米级B.分米级C.厘米级D.毫米级9.以下哪项是农业物联网数据预处理的关键步骤？（）A.直接存储原始数据B.剔除异常值并归一化C.实时上传至云端D.仅保留最大值和最小值10.2025年某地区推广的“物联网+畜禽养殖”系统中，用于监测猪只活动量的设备是（）。A.耳标式加速度传感器B.食槽重量传感器C.栏舍温度传感器D.饮水嘴流量传感器二、填空题（每题2分，共20分）1.农业物联网感知层的核心设备包括各类传感器、________和智能网关。2.2025年主流农业物联网平台支持的通信协议包括MQTT、________和HTTP/2。3.设施农业中，环境调控设备的联动逻辑通常基于________+专家知识库+AI模型共同决策。4.水产养殖物联网系统中，除溶解氧外，需重点监测的水质参数还包括pH值、________和氨氮含量。5.智能温室的补光系统需根据________（填参数）和作物光周期需求自动调节光照强度与时长。6.基于物联网的农产品溯源系统中，数据存储通常采用________技术保障不可篡改。7.2025年推广的“农机物联网”系统可实现拖拉机、收割机等设备的________（填功能），包括作业轨迹记录、油耗监测和故障预警。8.土壤墒情监测站需同时采集土壤湿度、温度、________和电导率等参数，以综合评估土壤健康状况。9.畜禽养殖物联网系统中，自动喂料设备的触发条件通常为________（填指标）或设定的时间间隔。10.农业物联网边缘计算节点的主要作用是________，减少云端计算压力并提高响应速度。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述物联网技术在设施农业（如智能温室）中的具体应用场景。2.说明农业物联网中“传感器-网关-云平台”的数据传输流程，并列举2种常用的低功耗广域网（LPWAN）技术。3.分析基于物联网的精准灌溉系统相比传统灌溉方式的优势。4.列举3项农业物联网数据安全面临的挑战，并提出对应的防护措施。5.2025年某农场引入“物联网+病虫害监测”系统，该系统需集成哪些关键技术？请简要说明各技术的作用。四、案例分析题（20分）某南方蔬菜种植基地（主栽作物为番茄）于2025年部署了全套农业物联网系统，具体配置如下：-感知层：土壤湿度传感器（埋设深度20cm）、土壤温度传感器（埋设深度15cm）、空气温湿度传感器（悬挂高度1.5m）、CO₂传感器（悬挂高度1.2m）、光照传感器（与作物冠层平齐）；-网络层：5G基站（覆盖温室群）+LoRa网关（每10亩1台）；-平台层：集成AI算法的农业大脑平台（含番茄种植专家知识库）；-应用层：智能灌溉系统、环境调控系统、病虫害预警系统、产量预测系统。某日14:00，平台接收到如下实时数据：-土壤湿度：28%（番茄适宜范围30%-40%）；-空气温度：35℃（番茄适宜范围25-30℃）；-CO₂浓度：650ppm（番茄适宜范围800-1200ppm）；-光照强度：1200μmol·m⁻²·s⁻¹（番茄光饱和点约1000μmol·m⁻²·s⁻¹）。问题：（1）根据数据，分析当前番茄生长环境存在的主要问题。（5分）（2）说明物联网系统应触发的具体调控措施及逻辑。（10分）（3）若2小时后土壤湿度降至25%但空气湿度升至90%，可能的故障原因有哪些？（5分）五、论述题（30分）结合2025年技术发展趋势，论述“智慧农场”中物联网技术的整体架构设计及应用效益。要求：架构需包含感知层、网络层、平台层、应用层四层；效益分析需涵盖生产效率、资源利用率、产品质量、农民收入等维度。2025年物联网技术农业生产应用试题答案一、单项选择题1.B2.B3.C4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.A二、填空题1.智能摄像头（或无人机、农机传感器等）2.CoAP（或LwM2M）3.实时监测数据4.溶解氧（注：题目已提及，实际应为“亚硝酸盐”或“透明度”）5.光照强度（或光量子通量密度）6.区块链7.远程监控与智能调度8.盐分含量（或有机质含量）9.料槽剩余量（或畜禽体重增长指标）10.本地数据处理与筛选三、简答题1.物联网技术在设施农业中的应用场景：（1）环境精准监测：通过温湿度、CO₂、光照等传感器实时采集温室环境数据，覆盖空气、土壤、作物冠层等多维度；（2）智能调控联动：根据监测数据自动控制风机、湿帘、补光灯、CO₂发生器等设备，维持作物最佳生长环境；（3）水肥一体化管理：结合土壤墒情和作物需水规律，控制滴灌系统精准灌溉，并通过施肥泵按比例添加营养液；（4）病虫害预警：利用多光谱摄像头识别作物叶片病斑，结合温湿度数据（如高湿易引发霜霉病）提前预警；（5）产量与品质预测：通过生长周期数据（如坐果率、果实膨大速度）结合AI模型预测采收时间与产量，指导市场对接。2.数据传输流程及LPWAN技术：流程：传感器采集数据→通过短距离无线（如ZigBee）或有线传输至智能网关→网关对数据初步处理（滤波、压缩）后，通过LPWAN或蜂窝网络（如5G）上传至云平台→云平台存储、分析数据并反馈控制指令至网关→网关将指令下发至执行设备（如电磁阀、风机）。常用LPWAN技术：LoRa（长距离、低功耗，适合分散传感器）、NB-IoT（运营商网络覆盖广，支持大规模连接）。3.精准灌溉系统的优势：（1）节水高效：根据土壤湿度、作物蒸腾量等实时数据按需灌溉，相比传统漫灌节水30%-50%；（2）减少病害：避免过度灌溉导致的土壤板结和根区湿度过高（如番茄根腐病），降低农药使用量；（3）提高产量：维持根区水分稳定，促进作物吸收养分，番茄等作物产量可提升15%-20%；（4）自动化管理：无需人工巡查，降低劳动强度，单个管理员可管理面积从50亩提升至200亩以上。4.数据安全挑战与防护措施：挑战1：传感器数据易被截获（如LoRa信号可能被非法监听）。措施：采用AES-128加密传输，定期更换密钥。挑战2：云平台存储的种植数据（如品种、施肥记录）可能泄露。措施：部署私有云或合规公有云，通过访问控制（RBAC）限制权限。挑战3：设备固件被篡改（如智能网关被植入恶意程序）。措施：启用安全启动（SecureBoot），定期推送固件安全补丁。5.“物联网+病虫害监测”关键技术及作用：（1）多光谱成像传感器：通过400-1000nm波段采集作物叶片光谱数据，识别病斑特征（如霜霉病的蓝紫光反射异常）；（2）AI识别算法：基于深度学习模型（如YOLOv8）训练病虫害数据库，实时分析图像/光谱数据，准确率≥95%；（3）气象传感器网络：监测温湿度、降雨量等环境参数（如连续3天湿度>85%易引发白粉病），结合病虫害发生模型预警；（4）虫情测报灯+图像识别：自动诱集害虫并拍摄照片，通过AI计数（如小菜蛾数量），判断虫害等级。四、案例分析题（1）主要问题：-土壤湿度略低于适宜范围（28%<30%），可能影响番茄根系吸水；-空气温度过高（35℃>30℃），可能导致蒸腾作用过强、花朵脱落；-CO₂浓度不足（650ppm<800ppm），限制光合作用效率；-光照强度超过光饱和点（1200>1000μmol·m⁻²·s⁻¹），多余光能可能转化为热害。（2）调控措施及逻辑：-降温：启动湿帘-风机系统（降低空气温度），同时开启外遮阳网（减少光照强度至800-1000μmol·m⁻²·s⁻¹），避免光抑制；-增CO₂：触发CO₂气肥释放装置（如燃烧式发生器或钢瓶供气），将浓度提升至800-1000ppm；-灌溉：启动滴灌系统，单次灌溉量按“缺水量=（35%-28%）×土壤容重×灌溉面积”计算，避免过度湿润；-联动验证：系统需监测15分钟后温度是否降至30℃以下、CO₂浓度是否回升，若未达标则触发二级调控（如增加风机转速）。（3）可能故障原因：-滴灌系统故障：电磁阀未完全开启、滴头堵塞导致实际供水量不足；-传感器误差：土壤湿度传感器埋设位置偏移（如靠近垄沟导致测量值偏低）或校准失效；-环境因素：强风导致棚内空气流动加快，土壤水分蒸发速率超过灌溉速率；-数据传输延迟：LoRa网关与传感器通信中断，导致平台接收的是2小时前的旧数据（实际土壤湿度已达标）；-作物蒸腾加剧：高温导致番茄叶片蒸腾作用增强，水分消耗大于灌溉补充量。五、论述题“智慧农场”物联网技术架构设计及应用效益一、架构设计1.感知层：部署多类型传感器与智能设备，实现“天-空-地”一体化监测。-地面：土壤传感器（湿度、温度、EC值）、气象站（风速、雨量、辐射）、作物传感器（茎秆微变、果实膨大）；-空中：无人机（多光谱巡检）、虫情测报灯（AI识别害虫）；-设备端：农机传感器（GPS、油耗、作业深度）、畜禽穿戴设备（项圈式体温、活动量传感器）。2.网络层：采用“5G+LPWAN+短距无线”混合组网。-高带宽需求：无人机图传、4K监控视频通过5G（速率≥100Mbps）实时回传；-低功耗长距离：土壤传感器、气象站通过LoRa（覆盖3-5km）或NB-IoT（运营商网络）连接网关；-设备间通信：温室内部传感器与执行设备通过ZigBee（低延迟，适合毫秒级控制）联动。3.平台层：构建“农业大脑”数据中台，集成三大核心功能。-数据管理：通过时序数据库（如InfluxDB）存储传感器实时数据，结合区块链技术记录农事操作（施肥、打药）；-智能分析：AI模型（如XGBoost、Transformer）训练作物生长模型（番茄需肥规律、水稻分蘖预测），误差率<5%；-决策支持：融合专家知识库（如《番茄种植技术规程》）生成调控方案（如“当温度>32℃且湿度>80%时，开启通风+遮阳”）。4.应用层：面向不同角色提供场景化服务。-生产端：智能灌溉APP（手机远程控制阀门）、农机调度系统（优化收割机路径，减少空驶率）；-管理端：产量预测看板（提前30天预测葡萄产量）、投入品追溯系统（记录农药购买-使用-残留全流程）；-消费端：农产品溯源小程序（扫描二维码查看种植环境、检测报告）、定制农业平台（用户下单“无农药草莓”，系统自动标记地块并监控）。二、应用效益1.生产效率提升：-人工成本降低：通过自动化调控（如自动放风、无人植保），单个农场劳动力需求从20人降至5人；-作业精度提高：农机RTK定位精度达2cm，播种行距误差<3cm，相比人工播种效率提升4倍；-响应速度加快：环境异常（如夜间温度骤降）从人工巡查发现（2小时）缩短至系统秒级报警并自动调控。2.资源利用率优化：-水资源：精准灌溉使水利用率从传统的50%提升至85